نگاهی به تفاوت‌های مهم پردازش زبان طبیعی (NPL) و مدل زبانی بزرگ (LLM)؛ دو روی یک سکه

فراگیر شدن فناوری‌های NLP و LLM باعث شده تمایز بین LLM و NLP اهمیت بیشتری پیدا کند. پردازش زبان طبیعی شامل الگوریتم‌هایی برای درک، دستکاری و تولید زبان انسانی است. از زمان پیدایش این فناوری در دهه ۱۹۵۰ تا به امروز، NLP در تجزیه‌وتحلیل روابط متنی قوی‌تر شده است. این فناوری از نشانه‌گذاری بخشی-از-گفتار، تشخیص هویت نامدار و روش‌های تجزیه‌و‌تحلیل احساس استفاده می‌کند. مدل‌های بزرگ زبانی که نمونه بارزشان ChatGPT از اوپن‌ای‌آی است با یادگیری عمیق بر اساس مجموعه گسترده‌ای از متن آموزش می‌بینند. اگرچه آنها می‌توانند متن انسان‌مانند را تقلید کنند، اما درک ضعیفی از ظرافت‌های زبان انسانی دارند. برخلاف NLP که بر تجزیه‌و‌تحلیل زبان تمرکز دارد، هدف اصلی LLMها تولید متن است. در این مقاله به مقایسه‌ای کامل و مختصر از NLP و LLMها می‌پردازیم و پیچیدگی‌های این فناوری‌ها را با بررسی کاربرد‌ها و چالش‌های آنها موشکافی می‌کنیم. توانایی‌ها و قابلیت‌های متمایز NLP پردازش زبان طبیعی به ماشین‌ها اجازه می‌دهد زبان انسانی را درک و به شکل معناداری با آن تعامل کنند. این فناوری را می‌توان در حوزه‌هایی مختلفی مثل بررسی املا و اصلاح خودکار تا چت‌بات و دستیار صوتی استفاده کرد. هدف از پردازش زبان طبیعی ساخت الگوریم‌هایی با امکان تولید زبان انسانی است. این فناوری خلاء بین سیستم‌های دیجیتالی و نحوه ارتباط انسان‌ها را پر می‌کند و راه را برای تجزیه‌وتحلیل بهتر داده و بینش در صنایع مختلف هموار می‌سازد. از تجزیه تا تولید زبان طبیعی پردازش زبان طبیعی برای فراهم کردن امکان تولید زبان انسانی در ماشین‌ها به فرایند‌های مختلف تکیه می‌کند: تجزیه- این ترفند یک جمله را به عناصر گرامری تجزیه و ساختار زبان را برای ماشین‌ها ساده می‌کند. این تکنیک در تشخیص بخش‌های مختلف گفتار، محدودیت‌های جمله و روابط نحوی به کار می‌آید. تجزیه‌وتحلیل معنایی- این تکنیک برای درک معناها و روابط بین کلمات، پا را از تشخیص کلمه فراتر می‌گذارد. این ترفند...